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基于径向基网络的汽车操纵逆动力学仿真研究

Simulation Research on Vehicle Handling Inverse Dynamics Based on Radial Basis Function Neural Networks
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摘要 在简要分析汽车操纵逆动力学研究现状的基础上,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度响应与方向盘角输入之间非线性映射关系.通过方向盘角阶跃输入和正弦输入的识别结果表明,这种识别方向盘角输入的方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快等优点. Based on basis function neural input is found. The i a brief review of the developing history of vehicle handling inverse dynamics and using radial networks, the nonlinear mapping relation between lateral angular velocity and steering angle dentification results of step and sine steering angle input show that the proposed identification method is not only practical, but also accurate.
作者 于瑞
出处 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2008年第1期36-39,共4页 Journal of Hunan Institute of Engineering(Natural Science Edition)
关键词 汽车操纵动力学 逆问题 径向基网络 仿真 vehicle handling dynamics inverse problem RBF neural networks simulation
  • 相关文献

参考文献3

  • 1赵又群,尹浩,张丽霞,郭孔辉.汽车操纵逆动力学的现状与发展[J].中国机械工程,2005,16(1):77-82. 被引量:35
  • 2Bernard J, Pickelmann M. An inverse linear model of a vehicle[J]. Vehicle System Dynamics, 1986, 15 (4) : 179 - 186.
  • 3楼顺天,施阳.基于MATLAB的系统分析与设计-神经网络[M].西安:电子科技出版社,1999.

二级参考文献41

共引文献35

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